本文中的内容来自我的笔记。撰写过程中,参考了书籍《统计学习方法(第2版)》和一些网络资料。

第一部分复习一些前置知识,第二部分介绍奇异值分解(SVD),第三部分介绍主成分分析(PCA)。以理论为主,实际应用仅稍有提及。

PDF 文件链接:https://files.cnblogs.com/files/turboboost/SVD_PCA.pdf.zip

奇异值分解(SVD)与主成分分析(PCA)的更多相关文章

  1. 机器学习之主成分分析PCA原理笔记

    1.    相关背景 在许多领域的研究与应用中,通常需要对含有多个变量的数据进行观测,收集大量数据后进行分析寻找规律.多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息,但是也在一定程度上增加了数据采集的 ...

  2. 机器学习降维方法概括, LASSO参数缩减、主成分分析PCA、小波分析、线性判别LDA、拉普拉斯映射、深度学习SparseAutoEncoder、矩阵奇异值分解SVD、LLE局部线性嵌入、Isomap等距映射

    机器学习降维方法概括   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014772862/article/details/52335970 最近 ...

  3. 奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

    奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是 ...

  4. 用scikit-learn学习主成分分析(PCA)

    在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 1. scikit-learn PCA类介绍 ...

  5. 强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

    版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gm ...

  6. 机器学习中的数学-矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

    转自:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 版权声明: 本文由LeftNotE ...

  7. 机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

    版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gm ...

  8. 主成分分析 —PCA

    一.定义 主成分分析(principal components analysis)是一种无监督的降维算法,一般在应用其他算法前使用,广泛应用于数据预处理中.其在保证损失少量信息的前提下,把多个指标转化 ...

  9. 一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法

    一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法 (白宁超 2018年10月24日09:04:56 ) 摘要:奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分 ...

  10. 机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————10.奇异值分解(SVD)原理、基于协同过滤的推荐引擎、数据降维

    关键字:SVD.奇异值分解.降维.基于协同过滤的推荐引擎作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harr ...

随机推荐

  1. std::vector与std::list效能对比(基于c++11)

    测试对象类型不同,数量级不同时,表现具有差异: 测试数据对象为std::function时: test: times(1000)vector push_back time 469 usvector e ...

  2. 使用docker mediawiki,搭建网页wiki

    我只是想做一个大家都能访问的wiki,用于成员间共享和维护一些文档.找到了docker的mediawiki,这里记录一下我怎么搭的吧. 首先,如果你在一个局域网里,有公用的可以访问的服务器,那可以直接 ...

  3. 面试20家互联网公司总结出的高频MySQL面试题

    1.MyISAM存储获与InnoDB存储引擎  MyISAM存储引擎不支持事务.表锁设计.支持全文索引.缓冲池只缓存索引文件,并不缓存数据文件. InnoDB存储引擎支持事务.行锁设计.支持外键,支持 ...

  4. 关于string【】 数组 进行 toString() 之后无法将数组的内容连接起来组合成 string 字符串 的问题

    string[] to string 如果直接对一个string[] 数组进行 tostring()的操作,得到的值都是 system.string[] 如果想要将 string[] 数组内容转换为一 ...

  5. FTPClient类的API

    org.apache.commons.NET.ftp Class FTPClient类FTPClient java.lang.Object java.lang.Object继承 org.apache. ...

  6. Ajax的基本用法

    1.介绍 2.基本用法 2.1原生写法 $.ajax({ url: url, //是否是异步请求,默认是 // async: false, //请求方式,默认是get //type:'get', // ...

  7. Redis持久化机制 RDB和AOF的区别

    一.简单介绍 Redis中的持久化机制是一种当数据库发生宕机.断电.软件崩溃等,数据库中的数据无法再使用或者被破坏的情况下,如何恢复数据的方法. Redis中共有两种持久化机制 RDB(Redis D ...

  8. GDB调试:从入门到入土

    GDB是类Unix操作糸统下使用命令行调试的调试软件,全名GNU Debugger,在NOI系列竞赛使用的NOI Linux系统中起很大作用(如果不想用毒瘤Guide或直接输出)(XXX为文件名) 1 ...

  9. 单细胞分析实录(9): 展示marker基因的4种图形(二)

    在上一篇中,我已经讲解了展示marker基因的前两种图形,分别是tsne/umap图.热图,感兴趣的读者可以回顾一下.这一节我们继续学习堆叠小提琴图和气泡图. 3. 堆叠小提琴图展示marker基因 ...

  10. 【HTB系列】 Lame

    出品|MS08067实验室(www.ms08067.com) 本文作者:shavchen 01 前言 这次挑战的靶机是Lame,距今900天+,历史感十足 靶机描述 Lame is a beginne ...